《科创板日报》7 月 10 日讯（记者 李佳怡）7 月 8 日上午 10 时，腾讯 WorkBuddy 平台上混元 Hy3 模型的算力资源被挤爆，下午排队率一度超过 50%。官方连夜调度扩容，7 月 9 日上午公告服务恢复。

同样在 7 月 9 日，全球大模型 API 调用平台 OpenRouter 上，处于限时免费阶段的 Hy3 升至最受欢迎模型榜单第八名。与此同时，Hy3 发布当天，腾讯股价上涨 4.82%，美银证券随即给出 " 买入 " 评级，称 Hy3 实际表现超出预期。

过去两年，腾讯在大模型战场始终 " 坐不上主桌 "。今年 5 月股东大会上，马化腾用 " 上了船，后来发现船漏水，现在站上去了，还坐不下去 " 形容腾讯 AI 处境。

如今排队率 50%，这个服务器被 " 挤爆 " 的瞬间，比任何发布会都更能说明——腾讯 AI 终于有人抢着用了。

▎被 " 挤爆 "：Hy3 排队 50% 意味着什么？

在大模型行业，" 排队 " 从来不是一个单纯的负面词汇。

2023 年初 ChatGPT 爆火时的排队，是供需失衡的慌乱；2024 年 DeepSeek 崛起时的排队，是技术突袭带来的措手不及。而腾讯 Hy3 这一次的排队，发生在 WorkBuddy 上——一个承载自动化脚本生成、工作流编排等真实复杂场景的办公智能体。

用户来到 WorkBuddy 调用 Hy3，不是来 " 尝鲜 "，而是为了完成真实的生产力任务。

Hy3 在 7 月 6 日正式发布，两天后就挤爆了 WorkBuddy。在 Hy3 preview 阶段日均 Token 消耗便已增长 20 倍，WorkBuddy 上自主选择 Hy3 preview 的用户数同样增长了 6 倍，直到正式版发布后的排队，不难看出市场对 "Hy3" 这个标签的认可度发生了质变。

排队的直接原因是调用量超出预期，用户愿意来、也愿意等。排队峰值期超过一半的请求在等待处理，用户没有大规模流失。这本身也是一种隐性的投票—— Hy3 的生产力价值，值得排队。

从技术路线看，Hy3 走的是 " 小身板对标大模型 " 的路子。

Hy3 采用 MoE 架构，总参数 295B、激活参数仅 21B，用 21B 的 " 实动兵力 " 跑出参数规模 2 到 5 倍旗舰模型的水平，尤其适用于 Coding 与智能体（Agent）类场景。

目前，Hy3 已在 WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、Marvis、ima、微信等多个业务接入，API 已在腾讯云 TokenHub 上线，多个海外 API 平台也将陆续接入。

那么，Hy3 在真实工作场景中的表现如何？

数据显示，270 位专家基于真实工作的模型盲测中，Hy3 均分 2.67/4，优于 GLM5.1 的 2.51/4，尤其在前端、数据与存储、CI/CD 等类别优势显著。幻觉率从 12.5% 降到 5.4%，常识错误率从 25.4% 降到 12.7%。

WorkBuddy Context Engineering 负责人 Elden 告诉《科创板日报》记者，内部测评数据显示：相比 Hy3 preview，Hy3 正式版在任务解决率从 72% 跃升至 90%，平均耗时缩短 34%。与此同时，高频办公任务中，Hy3 token 消耗显著低于 GLM-5.2 ——文档处理节省 47.4%，PPT 制作节省 49.0%。

在定价上，Hy3 延续了实用、普惠的模型定位，输入 1 元 / 百万 tokens、输出 4 元 / 百万 tokens，输入命中缓存价格 0.25 元 / 百万 tokens。同时，Hy3 采用商业友好度高的 Apache2.0 开源协议，全球开发者均可下载和免费商用。

需要注意的是，Hy3 同样也存在偏科问题，优势集中在搜索类智能体场景。BrowseComp（AI 模型评测基准）84.2 分，与 GPT-5.5 的 84.4 分几乎持平。此外，在 Agent 执行层面的表现同样可圈可点。

然而，在决定大模型能力上限的复杂推理、硬核代码等领域，Hy3 稍显逊色。例如，SWE-bench Pro（AI 编程能力评测基准）得分 57.9 分，落后于 Claude Opus 4.8 的 69.2 分和千问的 60.6 分；MathArena Apex（数学推理基准）38.7 分，不到 GPT-5.5 的一半，也落后于千问的 44.5 分。

尽管有些偏科，但业内对第一梯队的认定，并非看谁更全能，而是看谁在核心赛道上卡住了绕不开的位置。Hy3 在搜索智能体和 Agent 执行的领先，足以让它触到第一梯队的门槛。

▎姚顺雨的半年：腾讯 AI 如何从 " 背题 " 到 " 上桌 "

要理解 Hy3 为什么能排队，得先搞清楚这个模型是怎么来的。

2025 年 12 月，28 岁的姚顺雨空降腾讯，出任 "CEO/ 总裁办公室 " 首席 AI 科学家。他接手的混元，在腾讯内部都坐不上主桌。2026 年 1 月腾讯内部年会上，刘炽平复盘了混元此前的发展问题，他用了一个比喻：高中生背题应考，成绩单好看，上了考场就露馅。

姚顺雨到任后的第一件事，不是急着发模型，而是推倒重来。

2026 年 1 月底，混元启动底层基础设施全面重建，包括预训练重建、强化学习重建、数据体系重建、评估体系重建等。他的方法论叫 Co-design：边训边用，让产品反馈倒逼模型迭代。3 月，腾讯正式撤销成立十年的 AI Lab，核心研发力量收拢至混元主线。

从 1 月底重建到 4 月 23 日 Hy3 preview 发布，再到 7 月 6 日正式版，不到半年时间，混元跑通了从底层重构到产品反哺的完整链路。姚顺雨在社交媒体表示，从 Hy2 到 Hy3 preview 再到 Hy3，不到半年，又一次巨大的飞跃。

值得一提的是，据媒体报道，腾讯即将迎来混元多模态模型负责人，OpenAI 研究科学家田永龙即将加入混元团队，而田是姚顺雨在 OpenAI 的前同事。他的到来，意味着腾讯正在补齐多模态这块最后的能力拼图。

一直以来，腾讯不缺入口，不缺场景，真正缺的是一个能支撑这些入口的模型中枢。Hy3 的出现也意味着这个中枢已经补上，但与此同时，新的问题也来了。

Hy3 的性价比路线正在面临双重挤压，向上，顶级大模型持续降价；向下，DeepSeek、阿里、智谱、小米等厂商都在推出更低成本、更强推理能力的模型。Hy3 的价格优势在今天的市场能维持多久，还有待观望。

此外，业内普遍认为腾讯做 AI 最大的底牌是微信—— 14 亿月活，全行业最丰富的场景和数据。但问题是，微信数据受隐私保护，无法直接用于模型训练。也就是说，腾讯手握全行业最厚的 context，却很难把它真正灌进模型的训练闭环里。

目前来看，姚顺雨给腾讯 AI 立住的第一层人设，是认真打磨模型底座，Hy3 也让腾讯 AI 终于有了一份可验证的阶段性成果。但重新上桌之后，能不能坐稳、能不能翻盘，还需持续观望。

（科创板日报记者 李佳怡）